Zhihu Question Data Crawler Dataset(100,000Cleaned Entries)

本数据集目前包含约 35,000行 和 10列，适用于行业薪酬分析。 数据集介绍 该工资数据源于 AskAManager，通过众包形式收集。用户可在Google表单上提交个人薪资数据，生成此Google电子表格数据。 数据内容 此数据集包含以下10列：- 时间戳记- 你几岁？- 从事的行业- 职称- 年薪- 货币类型- 所在地（城市/州/国家）- 大学后工作经验- 其他职位描述- 其他货币类型 数据特点 由于是众包数据，存在一定噪音，但对Kaggle用户的分析需求仍具备参考价值。若该数据集热度上升，将考虑自动提取最新提交的数据以保持更新。

ANDAS is a Java-based web application that provides a convenient way for users to process and analyze their datasets, particularly through sorting and data mining techniques. In this system, tf-idf (term frequency-inverse document frequency) is a crucial algorithm used to measure the importance of s

在 ADO.NET 中，DataSet 对象通过 WriteXml() 和 ReadXml() 方法实现对 XML 的支持。WriteXml() 方法可以将 DataSet 的内容写入 XML 文档，而 ReadXml() 方法可以从 XML 文件中读取数据并填充到 DataSet 中。

Rice Dataset (Cammeo and Osmancik) A total of 3810 rice grain images were taken for the two species—Cammeo and Osmancik. These images were processed, and feature inferences were made to understand specific characteristics of each variety. Seven morphological features were analyzed per rice grain, pr

MATLAB程序设计100个示例，对新手非常有帮助，欢迎大家积极下载。

ADO.NET 框架中，DataSet 对象提供了强大的 XML 数据支持。通过 WriteXml() 方法，可以将 DataSet 中的数据内容导出为 XML 格式文档。反之，ReadXml() 方法则可以将 XML 文件中的数据加载到 DataSet 对象中，方便数据的读取和操作。 以下代码示例演示了如何利用 DataSet 对象将数据库中的数据导出为 XML 文件： DataSet myDataSet = new DataSet(); mySqlConnection.Open(); string SQLString = "Select * from JBQK"; SqlDataAdap

数据集对象(DSO)是一个Matlab对象，用于存储数据和元数据。它不仅限于简单的数字表，而是设计为通用容器，能够包含各种辅助信息。数据集对象类似于Matlab结构，但其目的在于标准化数据的组织和维护方式。这一对象最初由化学和工程专家设计于2000年，用于存储实际应用中所需的各类数据。随着时间的推移，数据集对象已经多次更新，增加了多变量分析所需的功能，涵盖了物理科学和工程数据。它包括样本和变量标签、类变量、时间和波长轴等字段，支持标准离散、时间序列或多维图像数据。基本数据表是一个单一类型的数组，可以容纳任何数值或逻辑数据类型。此外，DSO还可以创建一个或多个类集，以包含分类信息，这些标签和类别

ORL人脸识别数据集是一个经典的数据集，主要用于研究和实验面部识别技术。这个数据集由AT&T实验室在1990年代初期创建，包含了40个人的400张灰度面部图像，每种表情和光照条件下都有10张照片。这些照片展示了不同的人物表情，如微笑、悲伤等，并且在不同的光照条件下拍摄，从而增加了识别的难度和多样性。 图像识别是计算机视觉领域的一个关键部分，其目标是让计算机能够理解和区分图像中的对象。在这个案例中，目标是识别并区分40个人的不同面部特征。ORL数据集因其规模适中，特征明显且易于处理而被广泛用于人脸检测、特征提取和识别算法的初步验证。 主成分分析（PCA）是一种常见的降维技术，它在处理ORL这样的

SQLite是一个开源关系数据库，具备便携、易用、紧凑、高效和可靠的特点。该指南包含SQLite介绍、入门、关系模型、SQL语言、设计概念、核心C API、扩展C API、语言扩展和SQLite内核等内容。